基于极限学习机的光伏逆变器软故障辨识方法

• 作者: 李蓉 肖家平
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏逆变器 故障诊断 电容 统计特征 极限学习机
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 机电设计与自动化
• 页码范围: 83-87,108
• 页数: 6页
• 分类号: TM464
• 字数: 2649字
• 语种: 中文

摘要

针对光伏逆变器软故障的诊断问题,提出了一种基于极限学习机的逆变器电容退化程度诊断方法.提取逆变器电容信号的统计特征参数作为故障特征,利用极限学习机实现电容参数的辨识,确定逆变器的电容软故障.实验结果表明,基于故障信号的统计特征,运用极限学习机实现特征参数辨识的方法,具有抗干扰性强、诊断速度快、诊断精度高等优势,而且检测信号易获取,诊断成本低,适合用于在线诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖家平		25	52	4.0	6.0
2	李蓉		11	14	2.0	3.0